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키워드 가중치를 이용한 뉴스 기사에서의 이슈 키워드 자동 추출 시스템

Automatic Keyword Extraction in News Articles for Trend Tracking

한국방송공학회 2018년도 추계학술대회, 2018 Nov. 02, 2018년, pp.150 - 152  

김미지 (전자부품연구원) ,  이재원 (전자부품연구원) ,  장달원 (전자부품연구원) ,  이종설 (전자부품연구원)

초록
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본 논문에서는 포털 사이트에 게재된 뉴스 기사 집합에서 이슈가 된 키워드들을 자동으로 추출하는 시스템을 소개한다. 포털 사이트에서 사용하는 기존의 키워드 추출 시스템은 검색 횟수를 기반으로 하고 있으며, 뉴스 기사에서 단어 간의 상대적 중요성을 반영하지 못하고, 외부로부터 영향을 받아 순위 조작과 같은 문제점을 수반할 수 있다. 제안하는 시스템에선 TF-IDF 모델을 사용하여 단어 간의 상대적인 중요성에 기반하고, 추출된 키워드들의 시각적 변화를 반영하여 이슈 키워드를 추출한다. 제안한 시스템의 효용성 확인을 위해 58,996 개의 정치 뉴스 기사를 수집하였으며, TF-IDF 기반의 제안 방식과 TF 기반의 기존 방식을 비교하였다. 제안한 시스템이 기존 방식보다 시간에 따른 정치 뉴스의 이슈 변화를 분석하는 데 효과적인 것을 확인하였다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 TF-IDF 가 적용된 이슈 키워드 자동 추출 시스템을 소개한다. 시스템은 수집된 뉴스 기사에 TF-IDF 를 적용하여 주요 키워드들을 추출하고, 이에 가중치를 적용하여 이슈 키워드 순위를 새롭게 생성한다.
  • 본 논문에선 이슈를 파악하기 위해 자동으로 키워드들을 추출하는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 TF-IDF 와 일정시간간격으로 조정되는 키워드 가중치에 기반을 두고 있다.
  • 키워드 가중치 조정 과정을 통해 키워드 순위가 얼마나 변화하였는지 살펴본다. 단어 B 는 순위가 22 에서 3 으로 + 19 만큼 변화하였고, C 의 경우 23 에서 1 로 +22 만큼변화하였다.
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